馬倩 王詠薇 苗世光 張亦洲 穆清晨

摘要 局地氣候分區(qū)（Local Climate Zone，LCZ）方案是一種新的城市高分辨率土地利用分類（High Resolution Land Use Classification，HRLUC）數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法。基于LCZ分類體系制作了中國63個(gè)城市的具有建筑物分類的HRLUC數(shù)據(jù)集。原數(shù)據(jù)采用2017—2019年的Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)及高分辨Google Earth影像，涵蓋51 933個(gè)訓(xùn)練樣本（>100 m×100 m）和15 841個(gè)驗(yàn)證樣本。精度評估結(jié)果表明：中國63個(gè)城市的HRLUC數(shù)據(jù)集總體質(zhì)量較好，總體準(zhǔn)確率為72%～92%，平均準(zhǔn)確率為81%;城市用地類型準(zhǔn)確率為59%～82%，平均準(zhǔn)確率為72%;自然覆蓋類型準(zhǔn)確率為71%～100%，平均準(zhǔn)確率為89%。與同類研究相比，本研究的城市用地類型準(zhǔn)確率較高。此外，基于原始LCZ分類體系，增加修建區(qū)為中國城市LCZ分類的基本類型;63個(gè)城市中有24個(gè)城市的修建區(qū)占比超過5%，該類下墊面多位于城郊結(jié)合部。

關(guān)鍵詞土地利用分類;高分辨;中國大城市;建筑物類型;修建區(qū)

土地利用/覆蓋變化（Land Use Cover Change，LUCC）過程對全球及區(qū)域環(huán)境有重要影響（Pielke，2005;李婧華等，2013;Hu et al.，2019）。由于當(dāng)前全球城市化進(jìn)程速度加快（Gao and ONeill，2020），城市土地利用的變化是最突出和集中的科學(xué)問題（Zhou and Chen，2018;Gong et al.，2020;Li et al.，2020;Rath and Panda，2020）。城市土地利用變化對輻射平衡（Pielke et al.，2002）、氣象環(huán)境（謝志清等，2015;Zhang et al.，2016;郭良辰等，2019）、空氣污染（Shi et al.，2019a）以及氣候變化（Mahmood et al.，2010;Liu et al.，2016;Findell et al.，2017;Song et al.，2018）的影響受到了廣泛關(guān)注。

在研究LUCC對局地、區(qū)域乃至全球氣候影響的過程中，土地利用類型數(shù)據(jù)是首要和關(guān)鍵的信息來源，是研究陸面過程的重要基礎(chǔ)（華文劍等，2014;Liu et al.，2020）。從土地利用類型數(shù)據(jù)中，可以獲取城市氣候模型的關(guān)鍵因子-城市形態(tài)信息。數(shù)值實(shí)驗(yàn)和模式研究表明，使用更準(zhǔn)確的城市形態(tài)數(shù)據(jù)可以獲取更好的空氣污染和氣候變化情景模擬研究結(jié)果，更具指導(dǎo)意義（Salamanca et al.，2011;Ching et al.，2018;Hammerberg et al.，2018;Wong et al.，2019;Mu et al.，2020）。

在數(shù)值模式中引入建筑物的高度信息可以提高模擬性能（Xu et al.，2017a）。將建筑物高度信息引入模式后，可以獲得更好的城市三維形態(tài)，從而較好地模擬風(fēng)速（陳燕和蔣維楣，2006）、溫度（Mu et al.，2020）和降水（Patel et al.，2020）等。然而，對于許多城市而言，由于城市建筑物高度信息的缺失，阻礙了城市氣候研究的進(jìn)展（Bechtel et al.，2015;Brousse et al.，2016;Liu et al.，2020）。因此，建立具有詳細(xì)空間細(xì)節(jié)信息的高分辨城市形態(tài)數(shù)據(jù)集，對當(dāng)前模式的高分辨率模擬尤為重要（戴永久等，2020;苗世光等，2020）。

為了在全球范圍內(nèi)更好地理解城市景觀以及刻畫城市足跡，學(xué)者們紛紛置身于解決高分辨城市形態(tài)數(shù)據(jù)匱乏問題。當(dāng)前獲取的城市形態(tài)數(shù)據(jù)大多來自區(qū)域或全球的高分辨率土地覆蓋數(shù)據(jù)集（Zhang et al.，2014;Gong et al.，2019）。這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品為在一定程度上為城市氣候科學(xué)的研究和城市化的可持續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，但是也存在一些不足。該類數(shù)據(jù)集雖然空間分辨率很高，但未提供詳細(xì)的建筑物細(xì)節(jié)信息，在城市形態(tài)和功能的評估方面也存在一定的偏差。例如，在數(shù)百米至數(shù)千米的范圍內(nèi)，城市建筑物或建成區(qū)內(nèi)只有一種土地利用類型，在一定程度上模糊了城市建筑物的具體功能及信息。

為了彌補(bǔ)建筑物細(xì)節(jié)信息的不足，一些研究者提出了城市多維地圖構(gòu)造理論（Zheng and Weng，2015;Shahzad and Zhu，2016）。其中數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動方法是目前構(gòu)建多維建筑地圖的兩種主要方法。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，通過三維重建來創(chuàng)建或更新現(xiàn)有的地圖數(shù)據(jù)庫，但目前該技術(shù)僅在數(shù)據(jù)密度較高且屋頂平整的情況下有效（Awrangjeb et al.，2018）。而模型驅(qū)動方法所使用的簡化原型屋頂是建立在一些假設(shè)基礎(chǔ)之上的，一旦建筑結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜或者研究區(qū)域尺度過大則不再適用（Zheng and Weng，2015）。此外，Wang et al.（2018a）使用Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)并結(jié)合全球高程數(shù)據(jù)構(gòu)造了英格蘭城市3D結(jié)構(gòu)地圖。他們指出，方法中所使用的數(shù)據(jù)源之間有時(shí)間上差異會對結(jié)果帶來極大的不確定性，因此他們的研究方法僅適用于英格蘭等城市化進(jìn)程緩慢的區(qū)域。以上研究為具有建筑物分類的土地利用類型數(shù)據(jù)奠定了基礎(chǔ)，但在實(shí)際運(yùn)用過程中，尤其是針對中國復(fù)雜的建筑物形態(tài)數(shù)據(jù)的構(gòu)建存在局限性。

Stewart and Oke（2012）提出了局地氣候分區(qū)（Local Climate Zone，LCZ）的概念及方法。LCZ方法是一種既能夠兼顧高分辨率數(shù)據(jù)中城市建筑物分類和功能分區(qū)的表示，又具有大范圍制作可操作性的方法。與傳統(tǒng)的土地利用和土地覆蓋分類方法相比，LCZ分類方法對城市形態(tài)和功能分區(qū)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，提供了10類詳細(xì)的建筑物分類信息以及數(shù)值模式所需的基本參數(shù)設(shè)置，推進(jìn)了城市氣候研究（Shi et al.，2018）。LCZ最初是為規(guī)范城市熱島研究而提出的，但其作用不局限于城市熱島研究?；贚CZ對城市詳細(xì)的分類可得到城市高分辨率土地利用分類（High Resolution Land Use Classification，HRLUC）數(shù)據(jù)集，對于城市天氣預(yù)報(bào)，城市規(guī)劃和設(shè)計(jì)以及未來城市生活環(huán)境的改善至關(guān)重要（Bechtel et al.，2019）。

基于LCZ的基本分類，WUDAPT（World Urban Database and Access Portal Tools，WUDAPT）方法提供了一系列制得LCZ地圖的流程。該流程是基于免費(fèi)的遙感數(shù)據(jù)，通過隨機(jī)森林之類的分類器，在開源軟件SAGA GIS中生成LCZ地圖（Bechtel et al.，2015），對數(shù)據(jù)源、制圖軟件及地理或遙感知識專業(yè)程度要求較?。╓ang et al.，2018a;Ching et al.，2019）。基于WUDAPT基本流程獲取城市數(shù)據(jù)的方法已廣泛運(yùn)用于歐洲和亞洲國家的部分城市（Qiu et al.，2018;Wang et al.，2018a;Bechtel et al.，2019;Demuzere et al.，2019;Fonte，2019;He et al.，2019;Ren et al.，2019;Wang et al.，2019）。Danylo et al.（2016）通過評估LCZ分類方法在基輔和利沃夫（地理位置相近;但城市形態(tài)和地形差異較大）的適用性表明，在某個(gè)區(qū)域內(nèi)，LCZ是一種通用的城市分類方法，但是否在全球城市通用還有待考證。Demuzere et al.（2019）提出了在云計(jì)算環(huán)境中利用Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)及其他光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模LCZ制圖的方法。該方法使得進(jìn)一步制作一致且完整的大陸尺度的LCZ地圖成為可能?；贚CZ制圖獲取的城市數(shù)據(jù)對于城市氣候和其他相關(guān)學(xué)科的發(fā)展至關(guān)重要。在中國，已有部分城市開展了LCZ地圖的制作（Cai et al.，2016，2018;Ren et al.，2019），但是基于當(dāng)前精細(xì)化城市預(yù)報(bào)等需求，仍然有大量城市的地圖信息需要構(gòu)建。

發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的城市建筑物類型有所不同，LCZ制圖標(biāo)準(zhǔn)需要根據(jù)實(shí)際城市用地類型進(jìn)行調(diào)整（Kotharkar and Bagade，2018;He et al.，2019）。中國人口眾多，城市形態(tài)復(fù)雜。近年來，高速發(fā)展中的中國的LUCC變化很大（Weber and Puissant 2003;Sun et al.，2016，張強(qiáng)等，2017），城市建設(shè)用地不斷擴(kuò)張。LCZ方法規(guī)定的所有LCZ類型是否包含中國建筑物所有類型值得考證。因此，更適合中國建筑物分布的類型尚待進(jìn)一步研究。

本文基于LCZ的分類方法，制作了中國63個(gè)城市的具有詳細(xì)建筑物分類的HRLUC數(shù)據(jù)集。在未來的研究中，這些數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于氣候、環(huán)境以及城市規(guī)劃研究，并為理論及模型研究提供技術(shù)支撐。

1 數(shù)據(jù)和方法

本文基于WUDAPT分類流程，為中國主要的大城市制作具有11種詳細(xì)建筑物分類的HRLUC數(shù)據(jù)，為城市精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)以及空氣污染等相關(guān)研究提供信息支撐。

1.1 LCZ土地利用分類的簡述

本文制作的中國主要城市的HRLUC遵循Stewart and Oke（2012）的LCZ分類體系，該體系根據(jù)建筑材料和地表覆蓋特性將下墊面劃分為17種基本類型，包含城市用地類型和自然覆蓋類型兩大類。其中，城市用地類型為LCZ 1～10，自然覆蓋類型為LCZ A-G。LCZ根據(jù)樓層數(shù)將城市用地類型劃分為低層建筑、中層建筑和高層建筑，低層建筑為1～3層，中層建筑為3～9層，高層建筑為10層及以上;根據(jù)建筑物之間的開闊程度和植被豐富度將建筑劃分為開敞建筑和緊湊建筑。每一種LCZ類型都有與其熱環(huán)境相對應(yīng)的指標(biāo)，比如：天空視覺因子、高寬比、建筑密度、不透水百分比、粗糙元高度、粗糙度等級、地面發(fā)射率、地表反照率和人為熱通量。

1.2 研究區(qū)域

本研究選取了中國重要地級市、直轄市及特別行政區(qū)共63個(gè)城市進(jìn)行LCZ分類（圖1）。該區(qū)域介于東經(jīng)90°53′～126°54′和北緯46°02′～18°11′之間，橫跨溫帶大陸性氣候、溫帶季風(fēng)氣候、亞熱帶季風(fēng)氣候、熱帶季風(fēng)氣候及高原山地氣候。

1.3 LCZ制圖方法與步驟

基于WUDAPT分類流程進(jìn)行LCZ地圖的構(gòu)建最早由Bechtel et al.（2015）提出，最初主要運(yùn)用于歐洲城市。該流程主要是通過Google earth平臺上不同LCZ分類的訓(xùn)練樣本與Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)整合獲得LCZ地圖。本研究將WUDAPT基本流程應(yīng)用于地表形態(tài)復(fù)雜的中國大城市時(shí)，制作基本步驟如下：

1）選擇研究范圍并準(zhǔn)備Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)。運(yùn)用Google Earth軟件分別對63個(gè)目標(biāo)城市選擇研究范圍。下載2017—2019年且覆蓋云量少于3%的Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行大氣校正、拼接、投影和重采樣至120 m，為后期在SAGA GIS中生成LCZ分類結(jié)果做準(zhǔn)備。

2）創(chuàng)建訓(xùn)練樣本。該步驟中，訓(xùn)練樣本的質(zhì)量和數(shù)量是實(shí)現(xiàn)LCZ地圖高準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。本文通過目視解譯的方法獲取訓(xùn)練樣本。除少數(shù)LCZ類型典型樣本較少外，其他LCZ類型的訓(xùn)練樣本均超過WUDAPT基本分類流程里最初規(guī)定的15個(gè)，訓(xùn)練樣本總數(shù)達(dá)51 933個(gè)。這是因?yàn)閃UDAPT分類流程最初運(yùn)用于歐洲城市，精細(xì)規(guī)劃下的歐洲城市形態(tài)機(jī)理規(guī)整穩(wěn)定（圖2a），每種LCZ類型一般收集5～15個(gè)樣本即可，而中國城市在粗放式規(guī)劃管理下，形態(tài)機(jī)理相對混亂（圖2b），同一種LCZ類型一般對應(yīng)著多種城市形態(tài)。本文在對大量城市制圖之前，選取西安做了樣本測試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隨著訓(xùn)練樣本數(shù)的增多，準(zhǔn)確率升高，最后趨于飽和狀態(tài)（圖3）。因此，在中國的大城市中，應(yīng)盡可能收集足夠多的訓(xùn)練樣本幫助分類。

除訓(xùn)練樣本數(shù)量外，樣本的質(zhì)量也是提高數(shù)據(jù)精度的關(guān)鍵。本研究通過對長沙市測試結(jié)果顯示，樣本2較樣本1能夠獲得更高的準(zhǔn)確率，這表明面積更大的同質(zhì)樣本（圖4）能夠獲得更高準(zhǔn)確率。因此，城市創(chuàng)建訓(xùn)練樣本過程中，盡可能尋找城市中最大的同質(zhì)區(qū)域，盡量保證每個(gè)樣本的最小邊長大于200 m，從而獲得更好的分類效果。

3）生成LCZ分類結(jié)果圖。運(yùn)用SAGA GIS軟件根據(jù)訓(xùn)練樣本與衛(wèi)星資料光譜性質(zhì)的相似性，在隨機(jī)森林分類器中計(jì)算并生成LCZ分類結(jié)果圖。與Google Earth 高分辨率影像進(jìn)行對比。通過修改現(xiàn)有的訓(xùn)練樣本及添加新的訓(xùn)練樣本，不斷改善LCZ分類結(jié)果圖。繼續(xù)重復(fù)此過程，直到LCZ分類結(jié)果達(dá)到令人滿意的質(zhì)量為止。

4）建立具有多種建筑物分類的城市HRLUC數(shù)據(jù)集。

本數(shù)據(jù)集采用的原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)為2017—2019年的Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)。常用的數(shù)值模型所使用的土地利用類型數(shù)據(jù)的空間分辨率通常在幾百米到1 km左右。用于制作本數(shù)據(jù)集的原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)為30 m分辨率，最后重采樣到120 m的分辨率進(jìn)行輸出。當(dāng)城市HRLUC數(shù)據(jù)集運(yùn)用于模擬時(shí)，仍然需要進(jìn)一步插值。

此外，本文所做的城市HRLUC數(shù)據(jù)集具有11種城市土地利用分類，對建筑物的高度和開闊度都做了很好的區(qū)分。在實(shí)際運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行城市的精細(xì)模擬時(shí)，不同建筑物類型的建筑物高度、寬度、間距、反照率、不透水面比例等參數(shù)在Stewart and Oke（2012）的文章里有詳細(xì)的定義。因此，根據(jù)Stewart and Oke（2012）等的定義，在模式的參數(shù)文件中定義即可。

1.3.1 基于LCZ分類新增加修建區(qū)類型

現(xiàn)有的WUDAPT 分類流程是在Stewart and Oke（2012）所定義的原始LCZ分類體系上進(jìn)行的。然而，該分類體系對于城市化進(jìn)程較快、土地利用和土地覆蓋變化迅速的國家并不完全適用。例如，在中國的大城市中存在大量諸如圖5的下墊面。這類下墊面通常處于一個(gè)動態(tài)變化的過程，前期（圖5a）其表面主要為土，性質(zhì)與裸土或沙土相似;中期（圖5b）為土和建筑材料的混合物;后期（圖5c）覆蓋物與中期類似，與中期不同的是，后期已經(jīng)能看到建筑物的基本輪廓。在中國，這是一種非常重要的下墊面。因此，在原始LCZ分類的基礎(chǔ)上，本文將這類下墊面定義為修建區(qū)，作為LCZ分類的基本類型之一。

1.4 精度評估方法

采用Cai et al.（2018）提出的隨機(jī)點(diǎn)驗(yàn)證法對新建立的具有建筑物分類的HRLUC數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和評估。該方法主要是借助同期Google Earth 高分辨率影像對每個(gè)城市的LCZ分類結(jié)果圖進(jìn)行驗(yàn)證和評估。具體方法為：在LCZ分類結(jié)果圖上對每種LCZ類型隨機(jī)采集0.5%的像元作為驗(yàn)證樣本，并將驗(yàn)證樣本與同期Google Earth 高分辨率影像對比從而得到準(zhǔn)確率。本文用于驗(yàn)證的像素點(diǎn)超過15 841個(gè)。驗(yàn)證方法中涉及的精度評估指標(biāo)包括總體準(zhǔn)確率（Overall Accuracy of all LCZ classification，OA）、城市用地類型準(zhǔn)確率（Overall Accuracy of built types，OAu）和自然覆蓋類型準(zhǔn)確率（Overall Accuracy of natural land cover types，OAn）。在本文中，準(zhǔn)確率定義為如下公式：

式中：當(dāng)i為1～10、18時(shí)分別代表城市用地類型LCZ 1-10、LCZ H;i為11～17分別表示自然覆蓋類型LCZ A～G;n表示每一LCZ類型驗(yàn)證的像元點(diǎn)中正確的像元點(diǎn)數(shù);N表示每一LCZ類型驗(yàn)證的像元點(diǎn)數(shù);p在式（1）中表示的是在城市中每種LCZ類型對應(yīng)的像元面積在所有LCZ類型所對應(yīng)的像元面積中的占比，在式（2）中表示的是每種城市用地類型所對應(yīng)的LCZ在所有城市用地類型中的占比，在式（3）中表示的是每種自然覆蓋類型中的LCZ在所有自然覆蓋類型中的占比。

2 結(jié)果

2.1 精度評估

2.1.1 總體精度評估

本文制得的63個(gè)中國主要城市中，部分城市的LCZ分類結(jié)果如圖6所示。大多數(shù)城市的空間布局結(jié)構(gòu)為塊狀，如北京、天津、西安、洛陽、成都、昆明和呼和浩特等。一些城市沿河谷、河流或海岸線分布，呈條帶狀，如：蘭州、太原、拉薩等。一部分城市因自然地理?xiàng)l件的限制呈組團(tuán)狀分布，如重慶、武漢、鄂爾多斯等。少數(shù)城市呈環(huán)狀（廈門）或星狀（廣州）分布?？傮w來說，中國大城市的形態(tài)較為復(fù)雜。

圖7給出了不同城市準(zhǔn)確率的總體分布，城市的總體準(zhǔn)確率在71%～93%，平均總體準(zhǔn)確率為82%。城市用地類型準(zhǔn)確率在57%～83%，平均城市用地類型準(zhǔn)確率為72%，高于國內(nèi)同類研究結(jié)果（Cai et al.，2018;Ren et al.，2019;Wang et al.，2019）。這是因?yàn)楸狙芯坑糜跀?shù)字化研究區(qū)域的訓(xùn)練樣本數(shù)遠(yuǎn)高于其他研究中的樣本數(shù)。這說明，由于中國城市形態(tài)較為復(fù)雜，同一種LCZ類型可能對應(yīng)多種城市形態(tài)，因此在數(shù)字化訓(xùn)練區(qū)域時(shí)，盡可能收集所有形態(tài)的訓(xùn)練樣本有利城市用地類型的正確分類。本研究中城市的自然覆蓋類型準(zhǔn)確率在70%～99%，平均自然覆蓋類型準(zhǔn)確率為90%。

和歐美城市（表1）相比，中國城市的總體準(zhǔn)確率偏低。這是因?yàn)椴煌瑓^(qū)域的城市人口數(shù)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，使得城市結(jié)構(gòu)和形態(tài)迥異，導(dǎo)致準(zhǔn)確率有所差異。中國快速城鎮(zhèn)化了二十余年，城市形態(tài)的演變快速而劇烈（許建鋒，2010），城市空間得到了前所未有的擴(kuò)張（陳易，2016），呈現(xiàn)出了與歐美城市截然不同的城市特征。歐美城市在精細(xì)化的規(guī)劃控制下形成了規(guī)整穩(wěn)定的形態(tài)機(jī)理，而中國城市在粗放式規(guī)劃管理下，形態(tài)機(jī)理相對混亂（姚圣，2013）。因此，中國城市下墊面LCZ的識別也相對混亂，使得準(zhǔn)確率偏低。

2.1.2 典型中國大城市總體及分類精度差異

由于不同區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)域規(guī)劃、地方政策和氣候條件不一致，導(dǎo)致城市格局和建筑形態(tài)不同。為了比較不同區(qū)域內(nèi)LCZ方法的適用性，本研究選擇了來自不同區(qū)域的四個(gè)典型中國大城市進(jìn)行研究，四個(gè)城市分別為北京、上海、廣州和昆明。

不同區(qū)域城市形態(tài)有差異，導(dǎo)致LCZ地圖的準(zhǔn)確率不同。從圖8a可以看出，上海的總體準(zhǔn)確率和城市用地類型準(zhǔn)確率均最高。結(jié)合Google在線地圖（www.google.com.hk/maps/）可以看出，上海的城市形態(tài)整體較為規(guī)整，因此LCZ的識別相對準(zhǔn)確，總體準(zhǔn)確率最高，達(dá)到84%。而北京由于歷史和社會原因，在核心區(qū)域傳統(tǒng)建筑和現(xiàn)代建筑相互交錯(cuò)、并置和混雜（圖9a），核心區(qū)域外圍則因?yàn)槌鞘谢瘜?dǎo)致景觀破碎化（圖9b），形成了復(fù)雜多樣的肌理模式。高度異質(zhì)的城市形態(tài)使得北京城市用地類型準(zhǔn)確率（OAu）較低，僅為64%。廣州的城市形態(tài)復(fù)雜性介于上海和北京之間，城市用地類型準(zhǔn)確率也介于二者之間，為77%。與以上三個(gè)城市不同，昆明處于城市的早期發(fā)展階段，城市外部形態(tài)日益復(fù)雜、不規(guī)則化，導(dǎo)致LCZ識別混亂，因此城市用地類型準(zhǔn)確率較低，為67%。

不同LCZ分類精度有差異。如圖8b所示，在所識別的城市用地類型中，簡易低層建筑（LCZ 7）的分類結(jié)果在四個(gè)城市中表現(xiàn)良好。該種LCZ類型的建筑多為簡易廠房，建筑材料多為藍(lán)色或白色輕質(zhì)波紋金屬，建筑周圍沒有植被覆蓋，能夠提供較強(qiáng)的光譜信息，因此準(zhǔn)確率較高。在上海、廣州和昆明，緊湊中層建筑（LCZ 2）多集中分布在城市中心區(qū)域，建筑多為范圍較大的同質(zhì)區(qū)域，光譜信息易識別，因此準(zhǔn)確率高。北京的低層密集建筑（LCZ 3）風(fēng)貌較為統(tǒng)一，地塊格局完整，LCZ識別準(zhǔn)確。

利用Landsat 8進(jìn)行LCZ分類時(shí)，由于數(shù)據(jù)缺乏高度信息，僅能用目視解譯的方法來確定建筑物高度，因此存在對形態(tài)形似（區(qū)別主要為建筑高度）的建筑不能進(jìn)行很好地劃分的可能，這是導(dǎo)致城市用地類型準(zhǔn)確率較低的主要原因。例如昆明緊湊中低層建筑（LCZ 2和LCZ 3）之間、開敞中高層建筑（LCZ 4和LCZ 5）和開敞中低層建筑（LCZ 5和LCZ 6）之間（圖10a—e）形態(tài)相似，均存在不同程度的混淆。在Demuzere et al.（2019）的研究中也觀察到類似的混淆現(xiàn)象。這說明，未來LCZ作圖除了添加傳統(tǒng)二維遙感影像外，還應(yīng)添加具有高度信息的輔助數(shù)據(jù)集作為輸入特征，從而獲得更好的分類效果。

除上述原因外，部分LCZ類型因其自身規(guī)模較小、LCZ類型之間本身具有相似性以及LCZ類型在實(shí)際下墊面中的連續(xù)分布造成LCZ分類錯(cuò)誤。根據(jù)圖9b，緊湊高層建筑（LCZ 1）準(zhǔn)確率在0.55～0.67，相對其他兩類緊湊建筑（LCZ 2和LCZ 3）較低，這是因?yàn)樵诖蟛糠殖鞘兄?，該類型所占比例?。▓D10f），只能提供較小規(guī)模的光譜信息。類似的情況還發(fā)生在各氣候區(qū)內(nèi)的稀疏低層建筑（LCZ 9）、重工業(yè)區(qū)（LCZ 10）和硬化地面（LCZ E）以及廣州的低矮植被覆蓋區(qū)域（LCZ D）等分類上。大型低層建筑（LCZ 8）和硬化地面LCZ E地表特征相似（圖10g），從而具有相似的光譜特征，導(dǎo)致其不能很好地區(qū)分。此外，簡易低層建筑（LCZ 7）、大型低層建筑（LCZ 8）和工業(yè)區(qū)（LCZ 10）常為連續(xù)分布狀態(tài)，高度混合，導(dǎo)致分類錯(cuò)誤（圖10h）。

以上研究表明：1）利用帶有光譜信息的Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行LCZ分類總體上能夠獲得較好的分類結(jié)果，但部分LCZ類型的精度仍有待改善;2）當(dāng)樣本數(shù)量接近飽和，樣本大小較為均一后，LCZ地圖的準(zhǔn)確率主要取決于城市形態(tài)，城市形態(tài)越規(guī)整，準(zhǔn)確率越高;3）城市用地類型準(zhǔn)確率較低的主要原因是缺乏高度信息的輸入。另外，部分LCZ類型自身規(guī)模較小、LCZ類型之間本身具有相似性以及LCZ類型在實(shí)際下墊面中的連續(xù)分布也是造成部分城市用地類型準(zhǔn)確率低的原因。后續(xù)研究應(yīng)添加更多的輔助數(shù)據(jù)集作為輸入特征來改善其分類效果。

2.3 本文新增的修建區(qū)類型在中國大城市所占的比例

在中國大城市中修建區(qū)分布廣泛。圖11a為本文所研究的城市中修建區(qū)被識別的比例，圖11b為修建區(qū)在城市用地類型中的占比。其中，有35%的城市的修建區(qū)在整個(gè)下墊面中的占比超過了5%。修建區(qū)在城市用地類型中的占比則更高，70%的城市修建區(qū)占比超過5%。這些城市大多為大城市（副省級市和直轄市）。修建區(qū)的比例在一定程度上能代表城市擴(kuò)張的程度。與Liu et al.（2020）研究結(jié)果不同的是，發(fā)現(xiàn)中國城市擴(kuò)張不僅集中在華北和華中區(qū)域，西南地區(qū)的城市也有很大程度的擴(kuò)張。例如重慶、成都、昆明和貴陽等城市，其修建區(qū)在研究區(qū)域中的占比分別為7.91%、8.45%、6.17%和6.43%。

以鄭州市為例，鄭州市研究區(qū)域內(nèi)修建區(qū)被識別的比例為22.33%。圖12a為鄭州市的LCZ地圖，可以看出，修建區(qū)多分布于城鄉(xiāng)或城郊結(jié)合部。結(jié)合來自Google earth的部分修建區(qū)域的截圖來看（圖12b），修建區(qū)域表面覆蓋物復(fù)雜，通常為土和建筑材料的混合物。在建設(shè)前期其性質(zhì)與裸土（LCZ F）較為接近，后期則多為開闊性建筑或工業(yè)建筑。在鄭州市這類下墊面通常以破壞低矮植被（LCZ D）為主。從圖12b—e中可以看出，2009年，鄭州市城郊地區(qū)在主要是低矮植被和低矮建筑;2015年，部分低矮植被被修建區(qū)替代;2019年，以低矮植被為主的下墊面和小范圍的低矮建筑區(qū)域被修建區(qū)所取代，城郊地區(qū)修建區(qū)的比例顯著增加。

3 結(jié)論和討論

以2017—2019年的多時(shí)相Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，基于改進(jìn)的LCZ分類體系理論，采用WUDAPT方法構(gòu)建了中國63個(gè)城市的具有建筑物分類的HRLUC數(shù)據(jù)集。根據(jù)精度評估，該數(shù)據(jù)集總體準(zhǔn)確率在71%～93%，平均準(zhǔn)確率為82%;城市用地類型準(zhǔn)確率在57%～83%，平均準(zhǔn)確率為72%;自然覆蓋類型準(zhǔn)確率在70%～99%，平均準(zhǔn)確率為90%。分類結(jié)果總體表現(xiàn)較好，可用于城市精細(xì)化天氣預(yù)備、氣候變化評估和城市規(guī)劃等多個(gè)方面。

利用Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行LCZ分類時(shí)，總體上能夠獲得較好的分類結(jié)果，但部分LCZ類型的精度仍有待改善。訓(xùn)練樣本的質(zhì)量和數(shù)量是實(shí)現(xiàn)LCZ地圖高準(zhǔn)確率的關(guān)鍵，較大面積的均質(zhì)樣本數(shù)量越多，準(zhǔn)確率越高;當(dāng)樣本數(shù)量接近飽和，LCZ地圖的準(zhǔn)確率主要取決于城市形態(tài)，城市形態(tài)越規(guī)整，準(zhǔn)確率越高。

不同LCZ類型精度差異較大。在所識別的城市用地類型中，簡易低層建筑（LCZ 7）準(zhǔn)確率最高，緊湊中層建筑（LCZ 2）次之。簡易低層建筑為藍(lán)色或白色波紋金屬質(zhì)地，能夠提供較強(qiáng)的光譜信息，LCZ識別準(zhǔn)確。而緊湊中層建筑多集中分布在城市中心區(qū)域，建筑多為范圍較大的同質(zhì)區(qū)域，光譜信息易識別，因此準(zhǔn)確率高。其他城市用地類型表現(xiàn)稍遜，主要原因是缺乏高度信息的輸入。另外，部分LCZ類型自身規(guī)模較小、LCZ類型之間本身具有相似性以及LCZ類型在實(shí)際下墊面中的連續(xù)分布也是造成部分城市用地類型準(zhǔn)確率低的原因。

中國處于快速發(fā)展階段，城市修建區(qū)占比較大，然而在Stewart and Oke（2012）對LCZ的原始定義中，并沒有這種分類。本文研究表明，修建區(qū)在我國是一種非常重要的城市用地類型。在我國，有35%的城市的修建區(qū)在整個(gè)下墊面中的占比超過了5%，有70%的城市修建區(qū)在城市用地類型中的占比超過5%。因此本文所做的地圖集中，新增了該種下墊面類型。

本文的局限性主要有：1）驗(yàn)證數(shù)據(jù)僅來自Google earth，未采用城市建筑數(shù)據(jù)等更加客觀和權(quán)威的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，這就使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率更大程度上決定于數(shù)據(jù)驗(yàn)證者的先前經(jīng)驗(yàn)和地理知識。在未來的研究中，應(yīng)該補(bǔ)充更多的外部建筑數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，保證數(shù)據(jù)的客觀準(zhǔn)確性。2）輸入特征僅來自多光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)，高程信息不足，導(dǎo)致部分LCZ類型準(zhǔn)確率相對有一定誤差。后續(xù)研究應(yīng)添加更多的燈光數(shù)據(jù)、開放街景地圖等輔助數(shù)據(jù)集作為輸入特征來改善其分類效果。3）本文人為收集了大量的訓(xùn)練樣本，雖然保證了LCZ地圖的準(zhǔn)確性，同時(shí)也耗費(fèi)了巨大的人力和物力。進(jìn)一步工作中需要嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法制作LCZ地圖，今后將探討機(jī)器學(xué)習(xí)方法對地表形態(tài)復(fù)雜的中國城市的適用性。更大范圍的城市群乃至整個(gè)中國的數(shù)據(jù)制作工作，目前也在進(jìn)行中。此外，由于中國城市發(fā)展速度較快，該數(shù)據(jù)集需定期更新，尤其是發(fā)展中城市。

致謝：本論文的數(shù)值計(jì)算得到了南京信息工程大學(xué)高性能計(jì)算中心的計(jì)算支持和幫助。

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（責(zé)任編輯：張福穎）